# data[].attributes.headline
09-黄荟芯我也是支持积木型，

# data[].attributes.body
09-黄荟芯

我也是支持积木型，但是需要列仔细每个词一个一个去检索，画的时间很多

# data[].attributes.headline
张文瑜同意组员的观点，积木性概

# data[].attributes.body
张文瑜

同意组员的观点，积木性概念可以简化检索过程，更有条理。逐次分馏可以确保检索更完善。

# data[].attributes.headline
张筠敏最低登录量面优先，从一个

# data[].attributes.body
张筠敏

最低登录量面优先，从一个最少的概念组面开始检索，那之后就可以进一步确定哪个策略是最适合的

# data[].attributes.body
郭芊慈

我也赞同使用使用引文珠型增长策略。这种方法不需要浏览太多的文献，同时还能进行查缺补漏。首先选取最专指的概念组面，检索出至少一篇命中文献。如果觉得会发生被带到“荷兰”去的事件发生，那就首先对研究这领域方面的、有大家共同认证的专家进行初步认知，或是直接认准有绝对权威的专家。再从中找到新的检索词或概念词，再据此重新检索。

# data[].attributes.headline
10-吴偲萁积木型我觉得可能也

# data[].attributes.body
10-吴偲萁

积木型我觉得可能也适合

# data[].attributes.headline
杨芳晴我觉得可以混合使用积木性

# data[].attributes.body
杨芳晴

我觉得可以混合使用积木性概念组策略和逐次分馏策略，以确保研究的全面性

# data[].attributes.headline
11-戴溢钊 我觉得可以用最专

# data[].attributes.body
11-戴溢钊

我觉得可以用最专指面优先。找到最准确的文献然后从中找准确的资料

# data[].attributes.headline
曾庆仪哈喽大家，你们觉得哪一种

# data[].attributes.body
曾庆仪

哈喽大家，你们觉得哪一种最合适？个人觉得最低登录量面优先和逐次分馏策略都可以应用，因为可以一开始就得到广泛的资料

# data[].attributes.headline
蔡荧恩最低登录量面优先？有其他

# data[].attributes.body
蔡荧恩

最低登录量面优先？有其他意见吗？

# data[].attributes.body
梁浚杰-

我觉得可以用引文珠型增长策略，先找一篇文献，在以那篇文献所用的权威文献来再研究

# data[].attributes.body
hi

# data[].attributes.headline
朱昱蓒如果一开始什么都没有的话

# data[].attributes.body
朱昱蓒

如果一开始什么都没有的话，逐次分馏策略好像也可以？

# data[].attributes.headline
杨芳晴其实有哪些研究理论@@两

# data[].attributes.body
杨芳晴

其实有哪些研究理论@@两位朋友有想法吗

# data[].attributes.body
hi大家

# data[].attributes.headline
丁怡我认为是逐次分馏策略啦

# data[].attributes.body
丁怡

我认为是逐次分馏策略啦

就是要有一个点然后展开研究

# data[].attributes.body
林惠雯:Hi